주가지수선물시장에서 일중 수익률의 시계열상관에 관한 연구
Dynamic of Intraday Serial Correlation in the Korean Futures Markets
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초록
최근 고빈도 데이터를 이용하여 시장의 미시구조를 분석하는 연구가 활발히 이루어지고 있으며 전통적인 분산비를 이용한 분석에도 이러한 데이터들이 활용되고 있다. 본 연구에서는 기존의 일별자료를 이용한 분산비 검증방법과는 다르게, KOSPI200지수선물의 일중 고빈도 데이터를 이용하여 분산비를 측정하고, 분석기간 동안 측정된 분산비가 어떠한 특징을 가지고 있는지를 살펴본다. 그리고 일중 분산비 측정치들이 선물수익률의 시계열 상관관계에 영향을 미칠 수 있을 것으로 판단되는 실현변동성과 거래량 등 다른 시장변수들과 어떠한 동적 관련성을 가지는지에 대해서도 분석한다. 분석결과 일중 실현변동성이 높은 경우 KOSPI200지수선물의 수익률의 시계열 상관이 더 큰 양(+)의 값을 가지는 것으로 판단할 수 있으며, 기대하지 못한 부분의 변동성이 예측된 부분의 변동성보다는 영향력이 더 큰 것으로 분석되었다. 그리고 거래량이 증가할수록 분산비 간의 시계열 상관은 더 유의적인 값을 가지는 것으로 분석되었다. 일별 분산비 간의 시계열상관관계는 일중의 미시구조에서 보면 단기에서는 분산비가 유의적인 양(+)의 관계를 보이지만, 장기로 갈수록 음(-)의 관계를 가지는 것으로 나타났다. 구체적으로, 1분단위로 측정한 분산비의 경우 다른 변수를 고려하지 않더라도 t시차의 분산비는 t-1시차의 분산비와 뚜렷한 양(+)의 자기상관을 가지고 있었으며, 실현변동성과 거래량 등 t시차의 분산비에 영향을 줄 수 있는 변수를 고려하여 분석하는 경우, 상대적으로 긴 시간인 20분 단위로 측정한 t-1시차의 분산비가 t시차의 분산비에 음(-)의 영향을 주는 것으로 분석되었다.
Abstract
Recently, some literatures which analyze market microstructure are published, especially using high-frequency data. These data also can apply to traditional variance ratio study. The aim of this article is to study the serial correlation of the KOSPI200 stock index futures and its link with some of the most important quantities of financial market, that is, volatility and trading volume. To do this, this article empirically analyzes the characteristics of variance ratio of KOSPI200 stock index futures, using intraday high-frequency data in the period 2004-2007. It is found the evidence that intraday serial correlation becomes positive in high-realized volatility regime. Moreover, it is shown that the unexpected volatility influence is more strong on variance ratios than predictable volatility. It is also found that trading volume is significant to explain the variability of variance ratios. In other words, the intraday serial correlation is higher on high trading volume. Finally, the serial correlation of intraday variance ratios is positive in short period(1 minutes) but is negative in long period(20 minutes).
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